(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音ロバスト音声分類の方法であって、
外部コンポーネントから分類パラメータを音声分類器に入力することと、
前記音声分類器が、入力された前記分類パラメータの少なくとも１つから計算された内部分類パラメータを生成することと、
正規化自己相関係数関数の閾値を設定することと、ここにおいて、前記正規化自己相関係数関数の閾値を設定することは、
信号対雑音比（ＳＮＲ）が第１のＳＮＲ閾値を超えない場合、現在のフレームを無声として分類するための第１の有声音閾値を増加することと、ここにおいて、前記ＳＮＲが前記第１のＳＮＲ閾値を上回る場合、前記第１の有声音閾値は調整されない、
雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、前記現在のフレームを無声として分類するためのエネルギー閾値を増加することと、ここにおいて、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記エネルギー閾値は調整されない、
を備える、
前記第１の有声音閾値及び前記エネルギー閾値に基づいて音声モード分類を決定することと、を備える、方法。
【請求項２】
前記正規化自己相関係数関数の閾値を設定することが、前記ＳＮＲが第２のＳＮＲ閾値を超えない場合、現在のフレームを有声として分類するための第２の有声音閾値を減少することを更に備え、前記ＳＮＲが前記第２のＳＮＲ閾値を上回る場合、前記第２の有声音閾値が調整されない、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
入力された前記分類パラメータが雑音抑制された音声信号を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
入力された前記分類パラメータがボイス活動情報を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
入力された前記分類パラメータが線形予測反射係数を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
入力された前記分類パラメータが正規化自己相関係数関数情報を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
入力された前記分類パラメータがピッチ値における正規化自己相関係数関数情報を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ピッチ値における正規化自己相関係数関数情報が値の列である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記内部分類パラメータがゼロクロスレートパラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記内部分類パラメータが現在のフレームエネルギーパラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記内部分類パラメータが今後のフレームエネルギーパラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記内部分類パラメータが帯域エネルギー比パラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記内部分類パラメータが３フレームの平均有声エネルギーパラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記内部分類パラメータが前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記内部分類パラメータが、前の３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギーの比パラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記内部分類パラメータが、３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギーパラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記内部分類パラメータが最大サブフレームエネルギーインデックスパラメータを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記正規化自己相関係数関数の閾値を設定することが、所定の信号に対する前記雑音推
定を雑音推定閾値と比較することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
パラメータ分析器がパラメータを状態機械に適用する、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記状態機械が、音声分類モード毎の状態を備える、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記音声モード分類が過渡モードを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記音声モード分類が立ち上がり過渡モードを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記音声モード分類が立ち下がり過渡モードを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記音声モード分類が有声モードを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記音声モード分類が無声モードを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記音声モード分類が無音モードを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
少なくとも１つのパラメータを更新することを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
更新される前記パラメータがピッチ値における正規化自己相関係数関数パラメータを備える、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
更新される前記パラメータが３フレームの平均有声エネルギーパラメータを備える、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
更新される前記パラメータが今後のフレームエネルギーパラメータを備える、請求項２７に記載の方法。
【請求項３１】
更新される前記パラメータが前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータを備える、請求項２７に記載の方法。
【請求項３２】
更新される前記パラメータがボイス活動検出パラメータを備える、請求項２７に記載の方法。
【請求項３３】
雑音ロバスト音声分類のための装置であって、
プロセッサと、
前記プロセッサと電子通信しているメモリと、を備え、
前記メモリに記憶された命令が、前記プロセッサによって、
外部コンポーネントから分類パラメータを音声分類器に入力し、
前記音声分類器が入力された前記分類パラメータの少なくとも１つから計算された内部分類パラメータを生成し、
正規化自己相関係数関数の閾値を設定し、ここにおいて、前記正規化自己相関係数関数の閾値を設定するように実行可能な前記命令は、
信号対雑音比（ＳＮＲ）が第１のＳＮＲ閾値を超えない場合、現在のフレームを無声として分類するための第１の有声音閾値を増加し、ここにおいて、前記ＳＮＲが前記第１のＳＮＲ閾値を上回る場合、前記第１の有声音閾値は調整されない、
雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、前記現在のフレームを無声として分類するためのエネルギー閾値を増加する、ここにおいて、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記エネルギー閾値は調整されない、
ように実行可能な命令をさらに備える、
前記第１の有声音閾値及び前記エネルギー閾値に基づいて、音声モード分類を決定するように実行可能である、装置。
【請求項３４】
前記正規化自己相関係数関数の閾値を設定するように実行可能な前記命令が、前記ＳＮＲが第２のＳＮＲ閾値を超えない場合、現在のフレームを有声として分類するための第２の有声音閾値を減少するように実行可能な命令を更に備え、前記ＳＮＲが前記第２のＳＮＲ閾値を上回る場合、前記第２の有声音閾値が調整されない、請求項３３に記載の装置。
【請求項３５】
入力された前記分類パラメータが、ボイス活動情報、線形予測反射係数、正規化自己相関係数関数情報、及びピッチ値における自己相関関数係数関数情報の１つ以上を備える、請求項３３に記載の装置。
【請求項３６】
前記ピッチ値における正規化自己相関係数関数情報が値の列である、請求項３５に記載の装置。
【請求項３７】
前記内部分類パラメータが、ゼロクロスレートパラメータ、現在のフレームエネルギーパラメータ、今後のフレームエネルギーパラメータ、帯域エネルギー比パラメータ、３フレームの平均有声エネルギーパラメータ、前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータ、前の３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギーの比パラメータ、３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギーパラメータ、及び最大サブフレームエネルギーインデックスパラメータの１つ以上を備える、請求項３５に記載の装置。
【請求項３８】
少なくとも１つのパラメータを更新するように実行可能な命令を更に備える、請求項３３に記載の装置。
【請求項３９】
更新される前記パラメータが、ピッチ値における正規化自己相関係数関数パラメータ、３フレームの平均有声エネルギーパラメータ、今後のフレームエネルギーパラメータ、前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータ、及びボイス活動検出パラメータの１つ以上を備える、請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
雑音ロバスト音声分類のための装置であって、
外部コンポーネントから分類パラメータを音声分類器に入力するための手段と、
前記音声分類器が入力された前記分類パラメータの少なくとも１つから計算された内部分類パラメータを生成するための手段と、
正規化自己相関係数関数の閾値を設定するための手段と、ここにおいて、前記正規化自己相関係数関数の閾値を前記設定するための手段は、
信号対雑音比（ＳＮＲ）が第１のＳＮＲ閾値を超えない場合、現在のフレームを無声として分類するための第１の有声音閾値を増加するための手段と、ここにおいて、前記ＳＮＲが前記第１のＳＮＲ閾値を上回る場合、前記第１の有声音閾値は調整されない、
雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、前記現在のフレームを無声として分類するためのエネルギー閾値を増加するための手段と、ここにおいて、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記エネルギー閾値は調整されない、
を備える、
前記第１の有声音閾値及び前記エネルギー閾値に基づいて、音声モード分類を決定するための手段とを備える、装置。
【請求項４１】
前記正規化自己相関係数関数の閾値を前記設定するための手段が、前記ＳＮＲが第２のＳＮＲ閾値を超えない場合、現在のフレームを有声として分類するための第２の有声音閾値を減少するための手段を更に備え、前記ＳＮＲが前記第２のＳＮＲ閾値を上回る場合、前記第２の有声音閾値が調整されない、請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
雑音ロバスト音声分類のための命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、
外部コンポーネントから分類パラメータを音声分類器に入力するためのコードと、
前記音声分類器が、入力された前記分類パラメータの少なくとも１つから計算された内部分類パラメータを生成するためのコードと、
正規化自己相関係数関数の閾値を設定するためのコードと、ここにおいて、前記正規化自己相関係数関数の閾値を前記設定するためのコードは、
信号対雑音比（ＳＮＲ）が第１のＳＮＲ閾値を超えない場合、現在のフレームを無声として分類するための第１の有声音閾値を増加するコードと、ここにおいて、前記ＳＮＲが前記第１のＳＮＲ閾値を上回る場合、前記第１の有声音閾値は調整されない、
雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、前記現在のフレームを無声として分類するためのエネルギー閾値を増加するコードと、ここにおいて、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記エネルギー閾値は調整されない、
を備える、
前記第１の有声音閾値及び前記エネルギー閾値に基づいて音声モード分類を決定するためのコードと、を備える、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４３】
前記正規化自己相関係数関数の閾値を前記設定するためのコードが、前記ＳＮＲが第２のＳＮＲ閾値を超えない場合、現在のフレームを有声として分類するための第２の有声音閾値を下げるためのコードを更に備え、前記ＳＮＲが前記第２のＳＮＲ閾値を上回る場合、前記第２の有声音閾値が調整されない、請求項４２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、「Noise-Robust Speech Coding Mode Classification」と題する２０１１年５月２４日に出願された米国仮特許出願第６１／４８９，６２９号に関し、その優先権を主張する。
【０００２】
本開示は全般に、音声処理の分野に関する。より詳細には、開示される構成は、雑音ロバスト音声コード化のモード分類に関する。
【背景技術】
【０００３】
デジタル技法による音声の送信が、特に長距離のデジタル無線電話用途において普及してきた。このことは、転じて、再構築される音声の知覚される品質を維持しながらチャネルを通じて送信できる情報の最低の量を決定することに対する関心を生んできた。音声が単にサンプリング及びデジタル化によって送信される場合、毎秒６４キロビット（ｋｂｐｓ）のオーダーのデータレートが、従来のアナログ電話の音声品質を達成するために必要とされる。しかしながら、音声分析と、それに続く適切なコード化と、送信と、受信機における再合成との使用を通じて、データレートの大幅な低減が達成され得る。音声分析がより正確に実行され得るほど、データがより正確に符号化され得るので、データレートが低くなる。
【０００４】
人の音声発生のモデルに関するパラメータを抽出することによって音声を圧縮する技法を利用する機器は、「音声コーダ」と呼ばれる。音声コーダは、入来する音声信号を、時間のブロック、即ち分析フレームへと分割する。音声コーダは通常、エンコーダとデコーダ、即ちコーデックを備える。エンコーダは、入来するスピーチフレームを分析して幾つかの関連するパラメータを抽出し、次いで、二値表現、即ち、ビットのセット又は二値データパケットへと、パラメータを量子化する。データパケットは、通信チャネルを通じて、受信機及びデコーダに送信される。デコーダは、データパケットを処理し、データパケットを逆量子化してパラメータを生成し、次いで、逆量子化されたパラメータを使用してスピーチフレームを再合成する。
【発明の概要】
【０００５】
現在の音声コーダは、入力フレームの様々な特性に従って入力フレームを様々なタイプに分類する、マルチモードコード化手法を使用することがある。マルチモード可変ビットレートエンコーダは、フレーム当たり最小の数のビットを使用して、音声セグメントを高い確率で正確に記録し符号化するために、音声分類を使用する。より正確な音声分類によって、平均の符号化ビットレートが低くなり、復号される音声が高品質になる。従来は、音声分類技法は、音声の独立したフレームに対する最小限のパラメータしか考慮せず、生成される音声のモード分類はわずかであり不正確であった。従って、マルチモード可変ビットレート符号化技法の最大限の性能を得るために、変化する環境条件の下で多数の音声のモードを正確に分類するための、高性能な音声分類器が求められている。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】ワイヤレス通信のためのシステムを示すブロック図。
【図２Ａ】雑音ロバスト音声コード化モード分類（noise-robust speech coding mode classification）を使用することができる分類器システムを示すブロック図。
【図２Ｂ】雑音ロバスト音声コード化モード分類を使用することができる別の分類器システムを示すブロック図。
【図３】雑音ロバスト音声分類の方法を示すフローチャート。
【図４Ａ】雑音ロバスト音声分類のためのモード決定処理の構成を示す図。
【図４Ｂ】雑音ロバスト音声分類のためのモード決定処理の構成を示す図。
【図４Ｃ】雑音ロバスト音声分類のためのモード決定処理の構成を示す図。
【図５】音声を分類するための閾値を調整するための方法を示す流れ図。
【図６】雑音ロバスト音声分類のための音声分類器を示すブロック図。
【図７】関連するパラメータ値と音声モード分類とを伴う、受信された音声信号の一構成を示す時系列グラフ。
【図８】電子機器／ワイヤレス機器内に含まれ得る幾つかのコンポーネントを示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
音声コーダの機能は、音声に特有の自然な冗長性の全てを除去することによって、デジタル化された音声信号を低ビットレート信号へと圧縮することである。デジタル圧縮は、入力スピーチフレームをパラメータのセットによって表現し、量子化を利用してパラメータをビットのセットによって表現することによって達成される。入力スピーチフレームのビット数がＮｉであり、音声コーダによって生成されたデータパケットのビット数がＮｏである場合、音声コーダによって達成される圧縮率はＣｒ＝Ｎｉ／Ｎｏである。課題は、目標の圧縮率を達成しつつ、復号される音声の高い音声品質を保つことである。音声コーダの性能は、（１）音声モデル、又は上で説明された分析と合成処理の組合せが、どの程度良好に機能するか、及び、（２）パラメータ量子化処理がフレーム当たりＮｏビットという目標ビットレートにおいてどの程度良好に実行されるかに依存する。従って、音声モデルの目標は、各フレームに対するパラメータの小さなセットによって、音声信号の重要部分又は目標の音声品質を得ることである。
【０００８】
音声コーダは、時間領域コーダとして実施されてよく、時間領域コーダは、高時間分解能の処理を利用して、一度に音声の小さなセグメント（通常は５ミリ秒（ｍｓ）のサブフレーム）を符号化することによって、時間領域の音声波形を記録することを試みる。各サブフレームに対して、コードブック空間からの高精度の表現が、様々な検索アルゴリズムによって発見される。代替的に、音声コーダは、周波数領域コーダとして実施されてよく、周波数領域コーダは、パラメータ（分析）のセットによって、入力スピーチフレームの短期間の音声スペクトルを記録し、対応する合成処理を利用してスペクトルパラメータから音声波形を再現することを試みる。パラメータ量子化器は、A.Gersho及びR.M.Grayによる、Vector Quantization and Signal Compression(1992)において説明される量子化技法に従って、コードベクトルの記憶された表現によってパラメータを表現することによって、パラメータを保持する。
【０００９】
１つの可能な時間領域音声コーダは、全体が参照によって本明細書に組み込まれる、L.B.Rabiner及びR.W.Schaferによる、Digital Processing of Speech Signals 396~453(1978)において説明される、符号励振線形予測（ＣＥＬＰ）コーダである。ＣＥＬＰコーダでは、音声信号における短期間の相関又は冗長性が、短期間フォルマントフィルタの係数を発見する、線形予測（ＬＰ）分析によって除去される。入来するスピーチフレームに短期間予測フィルタを適用することでＬＰ残余信号が生成され、ＬＰ残余信号は更に、長期間予測フィルタのパラメータと後続の雑音コードブックとによって、モデル化され量子化される。従って、ＣＥＬＰコード化は、時間領域の音声波形を符号化するタスクを、ＬＰ短期間フィルタの係数の符号化と、ＬＰ残余の符号化という別々のタスクに分割する。時間領域コード化は、固定レートで（即ち、各フレームに対して同じビット数（Ｎ０）を使用して）実行されてよく、又は、可変レートで実行されてよい（この場合、異なるビットレートが異なるタイプのフレームコンテンツに使用される）。可変レートコーダは、目標の品質を得るのに適切なレベルにコーデックパラメータをコードするために必要な量のビットのみを使用することを試みる。１つの可能な可変レートＣＥＬＰコーダは、ここで開示される構成の譲受人に譲渡され参照によって全体が本明細書に組み込まれる、米国特許第５，４１４，７９６号において説明される。
【００１０】
ＣＥＬＰコーダのような時間領域コーダは通常、時間領域の音声波形の精度を保つために、フレーム当たりのビット数（Ｎ０）が大きいことに依存する。そのようなコーダは通常、フレーム当たりのビット数（Ｎ０）が比較的大きければ（例えば、８ｋｂｐｓ以上）、素晴らしい音声品質を提供する。しかしながら、低ビットレート（４ｋｂｐｓ以下）では、時間領域コーダは、利用可能なビット数が限られているため、高い品質とロバストな性能とを保つことができない。低ビットレートでは、限られたコードブック空間が原因で、よりレートの高い商業用途では展開が成功している従来の時間領域コーダの波形照合能力が低くなる。
【００１１】
通常、ＣＥＬＰ方式は、短期間予測（ＳＴＰ）フィルタと長期間予測（ＬＴＰ）フィルタとを利用する。合成による分析（ＡｂＳ）手法が、ＬＴＰの遅延及び利得と、最良の雑音コードブックの利得及びインデックスとを見出すためにエンコーダにおいて利用される。Enhanced Variable Rate Coder（ＥＶＲＣ）のような現在の最新のＣＥＬＰコーダは、毎秒約８キロビットのデータレートにおいて、良好な品質の合成音声を得ることができる。
【００１２】
更に、無声音声は周期性を示さない。音声の周期性が強くＬＴＰフィルタリングに意味がある有声音声と比べて、無声音声では、従来のＣＥＬＰ方式おいてＬＴＰフィルタを符号化するのに消費される帯域幅が効率的に利用されない。従って、より効率的な（即ち、よりビットレートの低い）符号化方式が、無声音声に対しては望ましい。最も効率的なコード化方式を選択し、最も低いデータレートを達成するために、正確な音声分類が必要である。
【００１３】
より低いビットレートでのコード化のために、音声のスペクトルコード化、即ち周波数領域のコード化の様々な方法が開発されており、そうした方法では、音声信号は時間的に変化するスペクトルの展開として分析される。例えば、Speech Coding and Synthesis ch.4(W.B.Kleijn及びK.K.Paliwal eds、1995)の、R.J.McAulay及びT.F.QuatieriによるSinusoidal Codingを参照されたい。スペクトルコーダでは、目標は、時間的に変化する音声波形を正確に模擬することではなく、スペクトルパラメータのセットによって、音声の各入力フレームの短期間音声スペクトルをモデル化又は予測することである。次いでスペクトルパラメータが符号化され、音声の出力フレームが復号されたパラメータによって作成される。得られる合成音声は、元の入力音声波形と一致しないが、同様の知覚される品質を提供する。周波数領域コーダの例には、マルチバンド励振コーダ（ＭＢＥ）、正弦波変換コーダ（ＳＴＣ）、及び高調波コーダ（ＨＣ）がある。そのような周波数領域コーダは、低ビットレートで利用可能な少数のビットによって正確に量子化され得るパラメータの小型のセットを有する、高品質のパラメトリックモデルを提供する。
【００１４】
それでも、低ビットレートのコード化は、限られたコード化分解能、又は限られたコードブック空間という重大な制約を課し、これによって、単一のコード化方式の効果が制限され、コーダが様々な背景条件の下で様々なタイプの音声セグメントを同じ精度で表すことが不可能になる。例えば、従来の低ビットレートの周波数領域コーダは、スピーチフレームの位相情報を送信しない。代わりに、位相情報は、ランダムな人工的に生成された初期位相値と線形補間技法とを使用して、再構築される。例えば、29 Electronic Letters 856~57(１９９３年５月)の、H.Yang他による、Quadratic Phase Interpolation for Voiced Speech Synthesis in the MBE Modelを参照されたい。位相情報は人工的に生成されるので、正弦波の振幅が量子化−逆量子化処理によって完全に保たれていても、周波数領域コーダによって生成される出力音声は、元の入力音声と揃わない（即ち、主要なパルスが同期しない）。従って、例えば、信号対雑音比（ＳＮＲ）又は知覚ＳＮＲのような、任意の閉ループの性能基準を採用することが、周波数領域コーダでは難しいことがわかっている。
【００１５】
低ビットレートで音声を効率的に符号化するための１つの効果的な技法は、マルチモードコード化である。マルチモードコード化技法は、開ループモード決定処理とともに、低レート音声コード化を実行するために利用されてきた。１つのそのようなマルチモードコード化技法は、Speech Coding and Synthesis ch.7(W.B.Kleijn及びK.K.Paliwal eds、1995)の、Amitava Das他による、Multi-mode and Variable-Rate Coding of Speechにおいて説明されている。従来のマルチモードコーダは、異なるモード又は異なる符号化−復号アルゴリズムを、異なるタイプの入力スピーチフレームに適用する。各モード又は符号化−復号処理は、例えば、有声音声、無声音声、又は背景雑音（無音声）のような、幾つかのタイプの音声セグメントを最も効率的な方式で表すようにカスタマイズされる。そのようなマルチモードコード化技法の成功は、正しいモード決定、又は音声分類に大きく依存する。外部の開ループモード決定機構は、入力スピーチフレームを検査し、どのモードをフレームに適用すべきかに関する決定を行う。開ループモード決定は通常、入力フレームから多数のパラメータを抽出し、幾つかの時間的な特性及びスペクトル特性についてパラメータを評価し、その評価に基づいてモード決定を行うことによって実行される。従って、モード決定は、出力音声の正確な状態、即ち、出力音声が音声品質又は他の性能基準の点で入力音声にどの程度近いかを事前に知ることなく行われる。１つの可能な音声コーデックのための開ループモード決定は、本発明の譲受人に譲渡され参照によって全体が本明細書に組み込まれる、米国特許第５，４１４，７９６号において説明される。
【００１６】
マルチモードコード化は、各フレームに同じビット数（Ｎ０）を使用する固定レートであってよく、又は、異なるビットレートが異なるモードに対して使用される可変レートであってよい。可変レート符号化の目標は、目標の品質を得るのに適切なレベルにコーデックパラメータを符号化するために必要な量のビットのみを使用することである。その結果、固定レートの、より高レートのコーダと同じ目標音声品質を、可変ビットレート（ＶＢＲ）技法を使用して、かなり低い平均レートで得ることができる。１つの可能な可変レート音声コーダは、米国特許第５，４１４，７９６号において説明されている。現在、中程度のビットレートから低いビットレート（即ち、２．４〜４ｋｂｐｓの範囲及びそれ未満）において動作する高品質の音声コーダを開発することに対する、研究上の関心の高まりと、強い産業上の需要が存在する。適用領域には、ワイヤレス電話、衛星通信、インターネット電話、様々なマルチメディア及び音声ストリーミング用途、ボイスメール、並びに他の音声記憶システムがある。その原動力は、大容量の必要性、及び、パケット損失の状況におけるロバスト性能に対する需要である。低レート音声コード化アルゴリズムの研究と開発とを推進する別の直接的な原動力は、様々な最近の音声コード化の標準化についての取り組みである。低レート音声コーダは、許容可能な適用帯域幅当たりのチャネル又はユーザをより多くする。適切なチャネルコード化の追加の層と結合される低レート音声コーダは、コーダの仕様である全体のビット量に合わせることができ、チャネルエラーの状態においてロバストな性能を提供することができる。
【００１７】
従って、マルチモードＶＢＲ音声コード化は、低ビットレートで音声を符号化するための効果的な機構である。従来のマルチモード方式は、音声の様々なセグメント（例えば、無声部分、有声部分、移行部分）に対する効率的な符号化方式又はモードの設計、更には、背景雑音又は無音状態に対するモードの設計を必要とする。音声コーダの全体の性能は、モード分類の安定性と、各モードがどの程度良好に機能するかに依存する。コーダの平均レートは、音声の無声セグメント、有声セグメント、及び他のセグメントに対する、異なるモードのビットレートに依存する。低い平均レートで目標の品質を達成するためには、変化する状態において音声モードを正確に決定することが必要である。通常は、有声音声セグメントと無声音声セグメントは高ビットレートで記録され、背景雑音セグメントと無音セグメントははるかに低いレートで動作するモードで表される。マルチモード可変ビットレートエンコーダは、フレーム当たり最小の数のビットを使用して、音声セグメントを高い確率で正確に記録し符号化するために、正確な音声分類を必要とする。より正確な音声分類によって、平均の符号化ビットレートが低くなり、復号される音声が高品質になる。
【００１８】
言い換えると、ソースが制御される可変レートコード化では、このフレーム分類器の性能が、入力音声の特性（エネルギー、有声音、スペクトル傾斜、ピッチ輪郭など）に基づいて平均のビットレートを決定する。音声分類器の性能は、入力音声が雑音によって破損すると劣化し得る。これによって、品質及びビットレートに対する望ましくない効果が発生し得る。従って、雑音の存在を検出し、分類論理を適切に調節するための方法が、現実世界の使用事例におけるロバスト動作を確実にするために使用され得る。更に、音声分類技法は従来、音声の独立したフレームに対する最小限のパラメータしか考慮せず、生成される音声のモード分類はわずかであり不正確であった。従って、マルチモード可変ビットレート符号化技法の最大限の性能を得るために、変化する環境条件の下で多数の音声のモードを正確に分類するための、高性能な音声分類器が求められている。
【００１９】
開示される構成は、ボコーダ用途における改善された音声分類のための方法と装置とを提供する。分類パラメータが、比較的高い精度で音声分類を生成するために分析され得る。決定処理が、フレームごとに音声を分類するために使用される。元の入力音声から導出されたパラメータが、音声の様々なモードを正確に分類するために、状態に基づく決定器によって利用され得る。音声の各フレームは、過去及び未来のフレームと、更に現在のフレームとを分析することによって分類され得る。開示される構成によって分類され得る音声のモードは、言葉、有声部分、無声部分、及び無音部分の終わりに、活動音声（active speech）への少なくとも過渡的な移行部を備える。
【００２０】
分類論理におけるロバスト性を確実にするために、本システム及び方法は、背景雑音推定の複数フレーム測定（通常は、ボイス活動検出器（voice activity detector）のような、標準的な上流側の音声コード化コンポーネントによって提供される）を使用して、これに基づいて分類論理を調整することができる。代替的に、ＳＮＲが１フレームよりも多くのフレームについての情報を含む場合、例えば、ＳＮＲが複数のフレームにわたって平均化されている場合、ＳＮＲが分類論理によって使用されてよい。言い換えると、複数のフレームにわたって比較的安定している任意の雑音推定が、分類論理によって使用されてよい。分類論理の調整は、音声を分類するために使用される１つ以上の閾値を変えることを含み得る。具体的には、（「無音」フレームの高いレベルを反映して）「無声」としてフレームを分類するためのエネルギー閾値を上げることができ、（雑音の下でのボイス情報（有声音情報（voicing information））の破損を反映して）「無声」としてフレームを分類するための有声音閾値（voicing threshold）を上げることができ、（やはり、有声音情報の破損を反映して）「有声」としてフレームを分類するための有声音閾値を下げることができ、又はこれらの何らかの組合せである。雑音が存在しない場合、分類論理には変化は与えられなくてよい。大きな雑音（例えば、２０ｄＢのＳＮＲ、通常は音声コーデック規格において試験される最小のＳＮＲ）を伴う一構成では、無声エネルギー閾値を１０ｄＢ上げることができ、無声の有声音閾値を０．０６上げることができ、有声の有声音閾値を０．２下げることができる。この構成では、中間的な雑音の場合は、入力された雑音の測定結果に基づいて「無雑音」と「雑音」の設定の間を補間すること、又は何らかの中間的な雑音レベルに対するハード閾値セットを使用することのいずれかによって、処理され得る。
【００２１】
図１は、ワイヤレス通信のためのシステム１００を示すブロック図である。システム１００において、第１のエンコーダ１１０は、デジタル化されたスピーチサンプル（音声サンプル）ｓ（ｎ）を受信し、第１のデコーダ１１４への送信媒体１１２又は通信チャネル１１２上での送信のためにサンプルｓ（ｎ）を符号化する。デコーダ１１４は、符号化された音声サンプルを復号し、出力音声信号ｓＳＹＮＴＨ（ｎ）を合成する。反対方向への送信のために、第２のエンコーダ１１６は、デジタル化された音声サンプルｓ（ｎ）を符号化し、これは通信チャネル１１８で送信される。第２のデコーダ１２０は、符号化された音声サンプルを受け取り復号して、合成された出力音声信号ｓＳＹＮＴＨ（ｎ）を生成する。
【００２２】
音声サンプルｓ（ｎ）は、例えば、パルス符号変調（ＰＣＭ）、圧縮μ−ｌａｗ、又はＡ−ｌａｗを含む、様々な方法のいずれかに従ってデジタル化され量子化された、音声信号を表す。一構成では、音声サンプルｓ（ｎ）は、入力データのフレームへと編成され、各フレームは、所定の数のデジタル化された音声サンプルｓ（ｎ）を備える。一構成では、８ｋＨｚというサンプリングレートが利用され、２０ｍｓの各フレームが１６０個のサンプルを備える。下で説明される構成では、データ送信のレートは、フレームごとに、８ｋｂｐｓ（フルレート）から４ｋｂｐｓ（２分の１レート）、２ｋｂｐｓ（４分の１レート）、１ｋｂｐｓ（８分の１レート）まで変化し得る。代替的に、他のデータレートが使用され得る。本明細書で使用される場合、「フルレート」又は「高レート」という用語は一般に、８ｋｂｐｓ以上のデータレートを指し、「２分の１レート」又は「低レート」という用語は一般に、４ｋｂｐｓ以下のデータレートを指す。データ送信レートを変えることは、比較的少ないスピーチ情報（音声情報）を含むフレームに対してより低いビットレートが選択的に利用され得るので、有益である。特定のレートが本明細書で説明されるが、任意の適切なサンプリングレート、フレームサイズ、及びデータ送信レートが、本システム及び方法とともに使用され得る。
【００２３】
第１のエンコーダ１１０及び第２のデコーダ１２０はともに、第１の音声コーダ又は音声コーデックを備え得る。同様に、第２のエンコーダ１１６及び第１のデコーダ１１４はともに、第２の音声コーダを備える。音声コーダは、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、個別のゲート論理、ファームウェア、又は、任意の従来のプログラム可能ソフトウェアモジュール及びマイクロプロセッサによって実施され得る。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、レジスタ、又は任意の他の形式の書込み可能な記憶媒体に存在し得る。代替的に、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、又は状態機械が、マイクロプロセッサの代わりにされてよい。音声コード化のために特別に設計される可能なＡＳＩＣは、本発明の譲受人に譲渡され参照によって全体が本明細書に組み込まれる、米国特許第５，７２７，１２３号及び第５，７８４，５３２号において説明される。
【００２４】
限定ではなく例として、音声コーダは、ワイヤレス通信機器に存在し得る。本明細書で使用される場合、「ワイヤレス通信機器」という用語は、ワイヤレス通信システムを介した音声及び／又はデータ通信のために使用され得る、電子機器を指す。ワイヤレス通信機器の例には、セルラー電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ハンドヘルド機器、ワイヤレスモデム、ラップトップコンピュータ、パーソナルコンピュータ、タブレットなどがある。ワイヤレス通信機器は、代替的に、アクセス端末、モバイル端末、移動局、リモート局、ユーザ端末、端末、加入者ユニット、加入者局、モバイル機器、ワイヤレス機器、ユーザ機器（ＵＥ）、又は何らかの他の同様の用語で呼ばれることがある。
【００２５】
図２Ａは、雑音ロバスト音声コード化のモード分類を使用することができる分類器システム２００ａを示すブロック図である。図２Ａの分類器システム２００ａは、図１に示されるエンコーダに存在し得る。別の構成では、分類器システム２００ａは独立であってよく、音声分類モード出力２４６ａを、図１に示されるようなエンコーダなどの機器に提供する。
【００２６】
図２Ａにおいて、入力音声２１２ａが雑音抑圧器（noise suppresser）２０２に与えられる。入力音声２１２ａは、音声信号のアナログからデジタルへの変換によって生成され得る。雑音抑圧器２０２は、入力音声２１２ａから雑音成分をフィルタリングし、雑音抑制された出力音声信号２１４ａを生成する。一構成では、図２Ａの音声分類装置は、Enhanced Variable Rate CODEC(EVRC)を使用することができる。示されるように、この構成は、雑音推定２１６ａとＳＮＲ情報２１８とを決定する、内蔵雑音抑圧器２０２を含み得る。
【００２７】
雑音推定２１６ａ及び出力音声信号２１４ａは、スピーチ分類器（音声分類器）２１０ａに入力され得る。雑音抑圧器２０２の出力音声信号２１４ａはまた、ボイス活動検出器２０４ａ、ＬＰＣ分析器２０６ａ、及び開ループピッチ推定器２０８ａに入力され得る。雑音推定２１６ａはまた、雑音抑圧器２０２からのＳＮＲ情報２１８とともに、ボイス活動検出器２０４ａに与えられ得る。雑音推定２１６ａは、周期性の閾値を設定し、雑音の少ない音声と雑音の多い音声とを区別するために、音声分類器２１０ａによって使用され得る。
【００２８】
音声を分類する１つの可能な方法は、ＳＮＲ情報２１８を使用することである。しかしながら、本システム及び本方法の音声分類器２１０ａは、ＳＮＲ情報２１８の代わりに雑音推定２１６ａを使用することができる。代替的に、ＳＮＲ情報２１８が複数のフレームにわたって比較的安定している場合、ＳＮＲ情報２１８、例えば、複数のフレームに対するＳＮＲ情報２１８を含む測定基準を使用することができる。雑音推定２１６ａは、入力音声に含まれる雑音の、比較的長期のインジケータであり得る。雑音推定２１６ａは今後、ｎｓ＿ｅｓｔと呼ばれる。出力音声信号２１４ａは今後、ｔ＿ｉｎと呼ばれる。一構成では、雑音抑圧器２０２が存在しない場合、又はその電源が切られている場合、雑音推定２１６ａ、即ちｎｓ＿ｅｓｔは、デフォルト値にプリセットされ得る。
【００２９】
ＳＮＲ情報２１８の代わりに雑音推定２１６ａを使用することの１つの利点は、雑音推定がフレームごとに比較的安定していることがあるということである。雑音推定２１６ａは、背景雑音レベルを推定しているだけであり、背景雑音レベルは長期間にわたり比較的一定である傾向にある。一構成では、雑音推定２１６ａは、特定のフレームのＳＮＲ２１８を決定するために使用され得る。対照的に、ＳＮＲ２１８は、瞬時的な声のエネルギーに依存する比較的大きな変動を含み得るフレームごとの測定値であることがあり、例えば、ＳＮＲは、無音フレームと活動スピーチフレームとの間で、ｄＢ値が大きく変動し得る。従って、ＳＮＲ情報２１８が分類のために使用される場合、入力音声２１２ａの２つ以上のフレームにわたって平均化され得る。雑音推定２１６ａの相対的な安定性は、単に静かなフレームから、雑音の多い状況を区別するのに有用であり得る。雑音が０である場合でも、ＳＮＲ２１８は依然として、話者が話していないフレームでは非常に低いことがあるので、ＳＮＲ情報２１８を使用するモード決定論理が、それらのフレームでは有効にされ得る。雑音推定２１６ａは、周辺の雑音条件が変化しない限り、比較的一定であり得るので、問題が回避される。
【００３０】
ボイス活動検出器２０４ａは、現在のスピーチフレームのボイス活動情報（voice activity information）２２０ａをスピーチ分類器２１０ａに出力することができ、これは即ち、出力音声２１４ａと、雑音推定２１６ａと、ＳＮＲ情報２１８とに基づく。ボイス活動情報出力２２０ａは、現在の音声が活動的か非活動的かを示す。一構成では、ボイス活動情報出力２２０ａは二値であってよく、即ち活動的又は非活動的であってよい。別の構成では、ボイス活動情報出力２２０ａは多値であってよい。ボイス活動情報パラメータ２２０ａは、本明細書ではｖａｄと呼ばれる。
【００３１】
ＬＰＣ分析器２０６ａは、現在の出力音声のＬＰＣ反射係数２２２ａを音声分類器２１０ａに出力する。ＬＰＣ分析器２０６ａはまた、ＬＰＣ係数のような他のパラメータ（図示せず）を出力することができる。ＬＰＣ反射係数パラメータ２２２ａは、本明細書ではｒｅｆｌと呼ばれる。
【００３２】
開ループピッチ推定器２０８ａは、正規化自己相関係数関数（ＮＡＣＦ）値２２４ａとピッチ値周辺でのＮＡＣＦ値２２６ａとを、音声分類器２１０ａに出力する。ＮＡＣＦパラメータ２２４ａは今後ｎａｃｆと呼ばれ、ピッチ値周辺でのＮＡＣＦパラメータ２２６ａは今後ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈと呼ばれる。より周期的な音声信号は、より大きなｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａの値を生成する。より大きなｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａの値は、静止ボイス出力スピーチタイプ（a stationary voice output speech type）と関連付けられる可能性がより高い。音声分類器２１０ａは、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈの値２２６ａの列を保持し、これらは、サブフレームごとに計算され得る。一構成では、２つの開ループピッチ値推定は、フレーム当たり２つのサブフレームを測定することによって、出力音声２１４ａの各フレームに対して測定される。ピッチ値周辺でのＮＡＣＦ（ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ）２２６ａは、各サブフレームに対して、開ループピッチ値推定から計算され得る。一構成では、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈの値２２６ａの５次元の列（即ち、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［４］）は、出力音声２１４ａの２．５フレームに対する値を格納する。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ列は、出力音声２１４ａの各フレームに対して更新される。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈパラメータ２２６ａの列の使用によって、音声分類器２１０ａは、現在の信号情報と、過去の信号情報と、今後の（未来の）信号情報とを使用して、より正確で雑音ロバスト音声モード決定を行うことが可能になる。
【００３３】
外部コンポーネントからの音声分類器２１０ａへの情報の入力に加えて、音声分類器２１０ａは、音声モード決定処理において使用するために、出力音声２１４ａから導出されるパラメータ２８２ａを内部で生成する。
【００３４】
一構成では、音声分類器２１０ａは、今後ｚｃｒと呼ばれる、ゼロクロスレートパラメータ２２８ａを内部で生成する。現在の出力音声２１４ａのｚｃｒパラメータ２２８ａは、音声のフレーム当たりの、音声信号中の符号変化の数として定義される。有声音声では、ｚｃｒ値２２８ａは低いが、無声音声（又は雑音）は、信号が非常にランダムであるため、ｚｃｒ値２２８ａが高い。ｚｃｒパラメータ２２８ａは、有声音声と無声音声とを分類するために、音声分類器２１０ａによって使用される。
【００３５】
一構成では、音声分類器２１０ａは、今後Ｅと呼ばれる、現在のフレームエネルギーパラメータ２３０ａを内部で生成する。Ｅ２３０ａは、現在のフレームのエネルギーを過去及び未来のフレームのエネルギーと比較することによって過渡的な音声を識別するために、音声分類器２１０ａによって使用され得る。パラメータｖＥｐｒｅｖは、Ｅ２３０ａから導出される、前のフレームエネルギーである。
【００３６】
一構成では、音声分類器２１０ａは、今後Ｅｎｅｘｔと呼ばれる、今後のフレームエネルギーパラメータ２３２ａを内部で生成する。Ｅｎｅｘｔ２３２ａは、出力音声の現在のフレームのある部分と次のフレームのある部分からの、エネルギー値を格納し得る。一構成では、Ｅｎｅｘｔ２３２ａは、出力音声の現在のフレームの後半のエネルギーと、次のフレームの前半のエネルギーとを表す。Ｅｎｅｘｔ２３２ａは、過渡期の音声を識別するために、音声分類器２１０ａによって使用される。音声の終了時において、次のフレームのエネルギー２３２ａは、現在のフレームのエネルギー２３０ａと比較して大きく低下する。音声分類器２１０ａは、現在のフレームのエネルギー２３０ａと次のフレームのエネルギー２３２ａとを比較して、音声の終了と音声の開始の状態を識別することができ、又は、立ち上がりの過渡的な音声モードと立ち下がりの過渡的な音声モードとを識別することができる。
【００３７】
一構成では、音声分類器２１０ａは、ｌｏｇ２（ＥＬ／ＥＨ）として定義される帯域エネルギー比パラメータ２３４ａを内部で生成し、ＥＬは、０〜２ｋＨｚの低帯域の現在のフレームエネルギーであり、ＥＨは、２ｋＨｚ〜４ｋＨｚの高帯域の現在のフレームエネルギーである。帯域エネルギー比パラメータ２３４ａは、今後ｂＥＲと呼ばれる。ｂＥＲ２３４ａパラメータによって、音声分類器２１０ａは、有声音声モードと無声音声モードとを識別することが可能になり、一般に、有声音声は低帯域にエネルギーが集中し、一方雑音の多い無声音声は高帯域にエネルギーが集中する。
【００３８】
一構成では、音声分類器２１０ａは、今後ｖＥａｖと呼ばれる、出力音声２１４ａからの３フレームの平均有声エネルギーパラメータ２３６ａを内部で生成する。他の構成では、ｖＥａｖ２３６ａは、３以外の数のフレームにわたって平均化されてよい。現在の音声モードが活動的であり有声である場合、ｖＥａｖ２３６ａは、出力音声の最後の３フレームのエネルギーの移動平均を計算する。出力音声の最後の３フレームのエネルギーを平均することで、単一のフレームエネルギーの計算のみの場合よりも安定した、音声モード決定の基礎となる統計が、音声分類器２１０ａに与えられる。音声が停止したときに、現在のフレームエネルギー２３０ａ、即ちＥが、平均の声エネルギー２３６ａ、即ちｖＥａｖと比較して大きく低下すると、有声音声の終了即ち立ち下がり過渡モードを分類するために、ｖＥａｖ２３６ａが音声分類器２１０ａによって使用される。現在のフレームが有声である場合、又は、無声音声もしくは非活動的な音声に対する一定値にリセットされた場合のみ、ｖＥａｖ２３６ａは更新される。一構成では、一定のリセット値は０．０１である。
【００３９】
一構成では、音声分類器２１０ａは、今後ｖＥｐｒｅｖと呼ばれる。前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータ２３８ａを内部で生成する。他の構成では、ｖＥｐｒｅｖ２３８ａは、３以外の数のフレームにわたって平均化されてよい。ｖＥｐｒｅｖ２３８ａは、過渡期の音声を識別するために、音声分類器２１０ａによって使用される。音声の開始時において、現在のフレームのエネルギー２３０ａは、前の３つの声のフレームの平均エネルギー２３８ａと比較して大きく上昇する。音声分類器２１０は、現在のフレームのエネルギー２３０ａと前の３フレームのエネルギー２３８ａとを比較して、音声の開始の状態、即ち立ち上がりの過渡的な音声モードを識別することができる。同様に、有声音声の終了時において、現在のフレームのエネルギー２３０ａは大きく低下する。従って、ｖＥｐｒｅｖ２３８ａは、音声の終了時における移行期を分類するために使用され得る。
【００４０】
一構成では、音声分類器２１０ａは、１０×ｌｏｇ１０（Ｅ／ｖＥｐｒｅｖ）と定義される、前の３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームのエネルギーの比パラメータ２４０ａを内部で生成する。他の構成では、ｖＥｐｒｅｖ２３８ａは、３以外の数のフレームにわたって平均化されてよい。前の３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のエネルギーの比パラメータ２４０ａは、今後ｖＥＲと呼ばれる。ｖＥＲ２４０ａは、音声が再び開始したときは大きく、有声音声の終了時には小さいので、ｖＥＲ２４０ａは、有声音声の開始と有声音声の終了、即ち、立ち上がり過渡モードと立ち下がり過渡モードとを分類するために音声分類器２１０ａによって使用される。ｖＥＲ２４０ａは、過渡的な音声を分類する際に、ｖＥｐｒｅｖ２３８ａパラメータとともに使用され得る。
【００４１】
一構成では、音声分類器２１０ａは、ＭＩＮ（２０，１０×ｌｏｇ１０（Ｅ／ｖＥａｖ））と定義される、３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームのエネルギーパラメータ２４２ａを内部で生成する。３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームのエネルギー２４２ａは、今後ｖＥＲ２と呼ばれる。ｖＥＲ２  ２４２ａは、有声音声の終了時において、過渡的な声モードを分類するために、音声分類器２１０ａによって使用される。
【００４２】
一構成では、音声分類器２１０ａは、最大サブフレームエネルギーインデックスパラメータ２４４ａを内部で生成する。音声分類器２１０ａは、出力音声２１４ａの現在のフレームをサブフレームへと等しく分割し、各サブフレームの二乗平均平方根（ＲＭＳ）エネルギー値を計算する。一構成では、現在のフレームは１０個のサブフレームに分割される。最大サブフレームエネルギーインデックスパラメータは、現在のフレーム又は現在のフレームの後半において、最大のＲＭＳエネルギー値を有するサブフレームに対するインデックスである。最大サブフレームエネルギーインデックスパラメータ２４４ａは、今後ｍａｘｓｆｅ＿ｉｄｘと呼ばれる。現在のフレームをサブフレームに分割することで、最大のピークエネルギーの位置を含め、フレーム内でのピークエネルギーの位置についての情報が、音声分類器２１０ａに与えられる。フレームをより多くのサブフレームに分割することで、より高い分解能が得られる。無声の音声モード又は無音の音声モードのエネルギーは一般に安定的であり、一方過渡的な音声モードでは、エネルギーは上向くか又は先細りになるので、ｍａｘｓｆｅ＿ｉｄｘパラメータ２４４ａは、過渡的な音声モードを分類するために、他のパラメータとともに音声分類器２１０ａによって使用される。
【００４３】
音声分類器２１０ａは、従来可能であったものよりも、音声のモードをより正確かつロバストに分類するために、符号化コンポーネントから直接入力されるパラメータと内部で生成されたパラメータとを使用することができる。音声分類器２１０ａは、直接入力されたパラメータと内部で生成されたパラメータとに決定処理を適用し、改善された音声分類の結果を生み出すことができる。決定処理は、図４Ａ〜図４Ｃと表４〜６とを参照して、以下で詳しく説明される。
【００４４】
一構成では、音声分類器２１０によって出力される音声モードは、過渡モードと、立ち上がり過渡モードと、立ち下がり過渡モードと、有声モードと、無声モードと、無音モードとを備える。過渡モードは有声であるがより周期性の低い音声であり、フルレートＣＥＬＰによって最適に符号化される。立ち上がり過渡モードは活動的な音声における最初の有声フレームであり、フルレートＣＥＬＰによって最適に符号化される。立ち下がり過渡モードは、通常は発言の終了時における低エネルギーの有声音声であり、２分の１レートＣＥＬＰによって最適に符号化される。有声モードは周期性の高い有声音声であり、主に母音を備える。有声モードの音声は、フルレート、２分の１レート、４分の１レート、又は８分の１レートで符号化され得る。有声モードの音声を符号化するためのデータレートは、平均データレート（ＡＤＲ）の要件を満たすように選択される。主に子音を備える無声モードは、４分の１レートの雑音励振線形予測（ＮＥＬＰ）によって最適に符号化される。無音モードは非活動的な音声であり、８分の１レートＣＥＬＰによって最適に符号化される。
【００４５】
最適なパラメータ及び音声モードは、開示される構成の特定のパラメータ及び音声モードには限定されない。追加のパラメータ及び音声モードが、開示される構成の範囲から逸脱することなく利用され得る。
【００４６】
図２Ｂは、雑音ロバスト音声コード化のモード分類を使用することができる別の分類器システム２００ｂを示すブロック図である。図２Ｂの分類器システム２００ｂは、図１に示されるエンコーダに存在し得る。別の構成では、分類器システム２００ｂは独立であってよく、音声分類モード出力を、図１に示されるようなエンコーダなどの機器に提供する。図２Ｂに示される分類器システム２００ｂは、図２Ａに示される分類器システム２００ａに対応する要素を含み得る。具体的には、図２Ｂに示されるＬＰＣ分析器２０６ｂ、開ループピッチ推定器２０８ｂ、及び音声分類器２１０ｂは、それぞれ、図２Ａに示されるＬＰＣ分析器２０６ａ、開ループピッチ推定器２０８ａ、及び音声分類器２１０ａに相当し、それらと同様の機能を含み得る。同様に、図２Ｂにおける音声分類器２１０ｂの入力（ボイス活動情報２２０ｂ、反射係数２２２ｂ、ＮＡＣＦ２２４ｂ、及びピッチ周辺でのＮＡＣＦ２２６ｂ）は、それぞれ、図２Ａにおける音声分類器２１０ａの入力（ボイス活動情報２２０ａ、反射係数２２２ａ、ＮＡＣＦ２２４ａ、及びピッチ値周辺でのＮＡＣＦ２２６ａ）に相当し得る。同様に、図２Ｂにおける導出されるパラメータ２８２ｂ（ｚｃｒ２２８ｂ、Ｅ２３０ｂ、Ｅｎｅｘｔ２３２ｂ、ｂＥＲ２３４ｂ、ｖＥａｖ２３６ｂ、ｖＥｐｒｅｖ２３８ｂ、ｖＥＲ２４０ｂ、ｖＥＲ２２４２ｂ、及びｍａｘｓｆｅ＿ｉｄｘ２４４ｂ）は、それぞれ、図２Ａにおける導出されるパラメータ２８２ａ（ｚｃｒ２２８ａ、Ｅ２３０ａ、Ｅｎｅｘｔ２３２ａ、ｂＥＲ２３４ａ、ｖＥａｖ２３６ａ、ｖＥｐｒｅｖ２３８ａ、ｖＥＲ２４０ａ、ｖＥＲ２  ２４２ａ、及びｍａｘｓｆｅ＿ｉｄｘ２４４ａ）に相当し得る。
【００４７】
図２Ｂでは、雑音抑圧器は含まれない。一構成では、図２Ｂの音声分類装置は、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｖｏｉｃｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＥＶＳ）ＣＯＤＥＣを使用することができる。図２Ｂの装置は、音声コーデックの外部の雑音抑制コンポーネントから、入力スピーチフレーム２１２ｂを受け取ることができる。代替的に、雑音抑制が実行されなくてもよい。雑音抑圧器２０２が含まれないので、雑音推定ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ｂは、ボイス活動検出器２０４ａによって決定され得る。図２Ａ〜図２Ｂは、雑音推定２１６ｂが雑音抑圧器２０２及びボイス活動検出器２０４ｂによってそれぞれ決定される、２つの構成を表すが、雑音推定２１６ａ〜ｂは、任意の適切なモジュール、例えば汎用的な雑音推定器（図示されない）によって決定され得る。
【００４８】
図３は、雑音ロバスト音声分類の方法３００を示すフローチャートである。ステップ３０２において、外部コンポーネントからの分類パラメータ入力が、雑音抑制された出力音声の各フレームに対して処理される。一構成では（例えば、図２Ａに示される分類器システム２００ａ）、外部コンポーネントからの分類パラメータ入力は、雑音抑圧器コンポーネント２０２からのｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ及びｔ＿ｉｎ２１４ａと、開ループピッチ推定器コンポーネント２０８ａからのｎａｃｆ２２４ａ及びｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａと、ボイス活動検出器コンポーネント２０４ａからのｖａｄ２２０ａ入力と、ＬＰＣ分析コンポーネント２０６ａからのｒｅｆｌ２２２ａ入力とを備える。代替的に、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ｂは、異なるモジュール、例えば、図２Ｂに示されるようなボイス活動検出器２０４ｂからの入力であり得る。ｔ＿ｉｎ２１４ａ〜ｂ入力は、図２Ａにおけるような雑音抑圧器２０２からの出力スピーチフレーム２１４ａ、又は図２Ｂの２１２ｂのような入力フレームであってよい。制御フローはステップ３０４に進む。
【００４９】
ステップ３０４において、内部で追加で生成される導出パラメータ２８２ａ〜ｂが、外部コンポーネントからの分類パラメータ入力から計算される。一構成では、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂ、Ｅ２３０ａ〜ｂ、Ｅｎｅｘｔ２３２ａ〜ｂ、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂ、ｖＥａｖ２３６ａ〜ｂ、ｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂ、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂ、ｖＥＲ２  ２４２ａ〜ｂ、及びｍａｘｓｆｅ＿ｉｄｘ２４４ａ〜ｂが、ｔ＿ｉｎ２１４ａ〜ｂから計算される。内部で生成されるパラメータが各出力スピーチフレームに対して計算されると、制御フローはステップ３０６に進む。
【００５０】
ステップ３０６において、ＮＡＣＦ閾値が決定され、パラメータ分析器が、音声信号の環境に従って選択される。一構成では、ＮＡＣＦ閾値は、ステップ３０２におけるｎｓ＿ｅｓｔパラメータ２１６ａ〜ｂ入力を雑音推定閾値と比較することによって決定される。ｎｓ＿ｅｓｔ情報２１６ａ−ｂは、周期性決定閾値の適応制御を実現することができる。このようにして、異なる周期性閾値が、異なるレベルの雑音成分を伴う音声信号に対する分類処理において適用される。このことは、音声信号の雑音レベルの最適なＮＡＣＦ閾値又は周期性閾値が出力音声の各フレームに対して選択される場合、比較的正確な音声分類の決定を生み出し得る。音声信号に対する最適な周期性閾値を決定することで、音声信号のための最良のパラメータ分析器の選択が可能になる。代替的に、ＳＮＲ情報２１８が複数のフレームについての情報を含み、複数のフレームにわたって比較的安定している場合、ＳＮＲ情報２１８がＮＡＣＦ閾値を決定するために使用され得る。
【００５１】
雑音の少ない音声信号と雑音の多い音声信号は、周期性が本質的に異なる。雑音が存在する場合、音声の破損が存在する。音声の破損が存在する場合、周期性の測定結果、又はｎａｃｆ２２４ａ〜ｂが、雑音の少ない音声の場合よりも低い。従って、ＮＡＣＦ閾値は、雑音の多い信号環境を補償するために低くされ、又は雑音の少ない信号環境に対して上げられる。開示されるシステム及び方法の音声分類技法は、異なる環境に対する周期性（即ち、ＮＡＣＦ）閾値を調整することができ、雑音レベルに関係なく、比較的正確かつロバストなモード決定を生み出す。
【００５２】
一構成では、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂの値が雑音推定閾値以下である場合、雑音の少ない音声に対するＮＡＣＦ閾値が適用される。雑音の少ない音声に対する可能なＮＡＣＦ閾値は、次の表によって定義され得る。
【表１】
0005813864.tif 000002
【００５３】
しかしながら、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂの値に応じて、様々な閾値が調整され得る。例えば、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂの値が雑音推定閾値より大きい場合、雑音の多い音声に対するＮＡＣＦ閾値が適用され得る。雑音推定閾値は、任意の適切な値、例えば、２０ｄＢ、２５ｄＢなどであってよい。一構成では、雑音推定閾値は、雑音の少ない音声の下で観測されるものよりも大きく、かつ非常に雑音の多い音声において観測されるものよりも小さく設定される。雑音の多い音声に対する可能なＮＡＣＦ閾値は、次の表によって定義され得る。
【表２】
0005813864.tif 000003
【００５４】
雑音が存在しない場合（即ち、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂが雑音推定閾値を超えない場合）、有声音閾値は調整されなくてよい。しかしながら、入力音声に大きな雑音がある場合、「有声」としてフレームを分類するための声ＮＡＣＦ閾値は、（有声音情報の破損を反映して）下げられてよい。言い換えると、「有声」音声を分類するための有声音閾値は、表２において見出されるように、表１と比較して０．２だけ下げられてよい。
【００５５】
「有声」フレームを分類するためのＮＡＣＦ閾値を調整する代わりに、又はそれに加えて、音声分類器２１０ａ〜ｂは、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂの値に基づいて、「無声」フレームを分類するための１つ以上の閾値を調整することができる。ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂの値に基づいて調整される「無声」フレームを分類するためのＮＡＣＦ閾値には、有声音閾値とエネルギー閾値という２つのタイプがあり得る。具体的には、「無声」としてフレームを分類するための声ＮＡＣＦ閾値は、（雑音下での有声音情報の破損を反映して）上げられてよい。例えば、「無声」の声ＮＡＣＦ閾値は、大きな雑音の存在下では（即ち、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂが雑音推定閾値を超える場合）、０．０６だけ上げられてよく、これによって「無声」としてフレームを分類することに関して、分類器をより寛容にする。複数フレームＳＮＲ情報２１８がｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂの代わりに使用され、低ＳＮＲである場合（大きな雑音の存在を示す）、「無声」の有声音閾値は０．０６だけ上げられ得る。調整された声ＮＡＣＦ閾値の例は、表３に従って与えられ得る。
【表３】
0005813864.tif 000004
【００５６】
大きな雑音の存在下では、即ち、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂが雑音推定閾値を超える場合、（「無音」フレームの高いレベルを反映して）「無声」としてフレームを分類するためのエネルギー閾値も上げられ得る。例えば、無声のエネルギー閾値は、雑音の大きなフレームでは１０ｄＢ上げられてよく、例えば、エネルギー閾値は、雑音の少ない音声の場合の−２５ｄＢから、雑音の多い場合の−１５ｄＢまで上げられてよい。「無声」としてフレームを分類するための有声音閾値とエネルギー閾値とを上げることで、雑音推定が大きくなる（又はＳＮＲが小さくなる）につれて、フレームを無声として分類することがより簡単に（即ち、そのことに対してより寛容に）なり得る。中間的な雑音フレーム（例えば、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂが雑音推定閾値を超えないが、最小雑音基準を上回る場合）に対する閾値は、入力雑音推定に基づいて、「雑音の少ない」設定（表１）と「雑音の多い」設定（表２及び／又は表３）との間を補間することによって、調整され得る。代替的に、ハード閾値セットが、幾つかの中間的な雑音推定に対して定義されてよい。
【００５７】
「有声」の有声音閾値は、「無声」の有声音閾値及びエネルギー閾値とは独立に調整され得る。例えば、「有声」の有声音閾値が調整されてよいが、「無声」の有声音閾値もエネルギー閾値も調整されなくてよい。代替的に、「無声」の有声音閾値とエネルギー閾値の１つ又は両方が調整されてよいが、「有声」の有声音閾値は調整されなくてよい。代替的に、「有声」の有声音閾値は、「無声」の有声音閾値とエネルギー閾値のうちの１つのみとともに調整されてよい。
【００５８】
雑音の多い音声は、雑音の少ない音声に雑音が追加されたものと同じである。適応的な周期性閾値制御によって、ロバスト音声分類技法は、雑音の少ない音声と雑音の多い音声に対して、従来可能であったものよりも理想的な分類決定を生み出す可能性がより高くなり得る。ｎａｃｆ閾値が各フレームに対して設定されると、制御フローはステップ３０８に進む。
【００５９】
ステップ３０８において、音声モード分類２４６ａ〜ｂが、雑音推定に少なくとも一部基づいて決定される。信号環境に従って選択される状態機械又は任意の他の分析方法が、パラメータに適用される。一構成では、外部コンポーネントから入力されたパラメータと内部で生成されたパラメータが、図４Ａ〜図４Ｃと表４〜表６を参照して詳しく説明されたモード決定処理に基づいて、ある状態に対して適用される。決定処理は、音声モード分類を生み出す。一構成では、過渡、立ち上がり過渡、立ち下がり過渡、有声、無声、又は無音という、音声モード分類２４６ａ〜ｂが生成される。音声モード決定２４６ａ〜ｂが生成されると、制御フローはステップ３１０に進む。
【００６０】
ステップ３１０において、状態変数及び様々なパラメータは、現在のフレームを含めるように更新される。一構成では、現在のフレームのｖＥａｖ２３６ａ〜ｂ、ｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂ、及び声状態が更新される。現在のフレームエネルギーＥ２３０ａ〜ｂ、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａ〜ｂ、及び現在のフレームの音声モード２４６ａ〜ｂが、次のフレームを分類するために更新される。ステップ３０２〜３１０は、音声の各フレームに対して繰り返され得る。
【００６１】
図４Ａ〜図４Ｃは、雑音ロバスト音声分類のためのモード決定処理の構成を示す。決定処理は、スピーチフレームの周期性に基づいて、音声分類のための状態機械を選択する。音声の各フレームに対して、スピーチフレームの周期性の測定結果、即ちｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ値２２６ａ〜ｂを、図３のステップ３０４において設定されたＮＡＣＦ閾値のセットと比較することによって、スピーチフレームの周期性又は雑音成分に最も適合する状態機械が、判断処理に対して選択される。スピーチフレームの周期性のレベルは、モード決定処理の状態遷移を制限及び制御し、よりロバスト分類を生み出す。
【００６２】
図４Ａは、ｖａｄ２２０ａ〜ｂが１であり（活動的な音声が存在する）、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａ〜ｂの３番目の値（即ち、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２］、インデックス０を含む）が非常に高い、即ちＶＯＩＣＥＤＴＨより大きい一構成において選択される、状態機械の一構成を示す。ＶＯＩＣＥＤＴＨは、図３のステップ３０６において定義される。表４は、各状態によって評価されるパラメータを示す。
【表４】
0005813864.tif 000005
【００６３】
表４は、一構成による、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａ〜ｂの３番目の値（即ち、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２］）が非常に高く、又はＶＯＩＣＥＤＴＨより大きい場合の、各状態によって評価されるパラメータと状態遷移とを示す。図４に示される決定表は、図４Ａで説明された状態機械によって使用される。音声の前のフレームの音声モード分類２４６ａ〜ｂは、最も左側の列に示される。パラメータが、前の各モードと関連付けられる行において示されるような値である場合、音声モード分類は、関連付けられる列の一番上の行において特定される現在のモードへと移行する。
【００６４】
初期状態は無音４５０ａである。ｖａｄ＝０である場合（即ち、ボイス活動がない場合）、前の状態に関係なく、現在のフレームは常に無音４５０ａとして分類される。
【００６５】
前の状態が無音４５０ａである場合、現在のフレームは、無声４５２ａ又は立ち上がり過渡４６０ａのいずれかとして分類され得る。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］が非常に低い場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが高い場合、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが低い場合、及びｖＥＲ２４０ａ〜ｂが非常に低い場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは無声４５２ａとして分類される。それ以外の場合、分類は、デフォルトで立ち上がり過渡４６０ａになる。
【００６６】
前の状態が無声４５２ａである場合、現在のフレームは、無声４５２ａ又は立ち上がり過渡４６０ａとして分類され得る。ｎａｃｆ２２４ａ〜ｂが非常に低い場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］が非常に低い場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［４］が非常に低い場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが高い場合、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが低い場合、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが非常に低い場合、及びＥ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより小さい場合、又は、これらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは無声４５２ａとして分類され続ける。それ以外の場合、分類は、デフォルトで立ち上がり過渡４６０ａになる。
【００６７】
前の状態が有声４５６ａである場合、現在のフレームは、無声４５２ａ、過渡４５４ａ、立ち下がり過渡４５８ａ、又は有声４５６ａとして分類され得る。ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが非常に低い場合、及びＥ２３０ａがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより小さい場合、現在のフレームは無声４５２ａとして分類される。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［１］及びｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］が低い場合、Ｅ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂの２分の１よりも大きい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは過渡４５４ａとして分類される。ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが非常に低く、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］が中間的な値を有する場合、現在のフレームは立ち下がり過渡４５８ａとして分類される。それ以外の場合、現在の分類は、デフォルトで有声４５６ａになる。
【００６８】
前の状態が過渡４５４ａ又は立ち上がり過渡４６０ａである場合、現在のフレームは、無声４５２ａ、過渡４５４ａ、立ち下がり過渡４５８ａ、又は有声４５６ａとして分類され得る。ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが非常に低い場合、及びＥ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより小さい場合、現在のフレームは無声４５２ａとして分類される。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［１］が低い場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］が中間的な値を有する場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［４］が低い場合、及び前の状態が過渡４５４ａではない場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは過渡４５４ａとして分類される。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］が中間的な値を有する場合、及びＥ２３０ａ〜ｂが０．０５×ｖＥａｖ２３６ａ〜ｂより小さい場合、現在のフレームは立ち下がり過渡４５８ａとして分類される。それ以外の場合、現在の分類はデフォルトで有声４５６ａ〜ｂになる。
【００６９】
前のフレームが立ち下がり過渡４５８ａである場合、現在のフレームは、無声４５２ａ、過渡４５４ａ、又は立ち下がり過渡４５８ａとして分類され得る。ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが非常に低い場合、現在のフレームは無声４５２ａとして分類される。Ｅ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより大きい場合、現在のフレームは過渡４５４ａとして分類される。それ以外の場合、現在の分類は立ち下がり過渡４５８ａのままである。
【００７０】
図４Ｂは、ｖａｄ２２０ａ〜ｂが１であり（活動音声が存在する）、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａ〜ｂの３番目の値が非常に低い、即ちＵＮＶＯＩＣＥＤＴＨより小さい一構成において選択される、状態機械の一構成を示す。ＵＮＶＯＩＣＥＤＴＨは、図３のステップ３０６において定義される。表５は、各状態によって評価されるパラメータを示す。
【表５Ａ】
0005813864.tif 000006
【表５Ｂ】
0005813864.tif 000007
【００７１】
表５Ａ及び５Ｂは、一構成による、３番目の値（即ち、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２］）が非常に低い、即ちＵＮＶＯＩＣＥＤＴＨより小さい場合の、各状態によって評価されるパラメータと状態遷移とを示す。図５に示される決定表は、図４Ｂで説明された状態機械によって使用される。音声の前のフレームの音声モード分類２４６ａ〜ｂは、最も左側の列に示される。パラメータが、前の各モードと関連付けられる行において示されるような値である場合、音声モード分類は、関連付けられる列の一番上の行において特定される現在のモード２４６ａ〜ｂへと移行する。
【００７２】
初期状態は無音４５０ｂである。ｖａｄ＝０である場合（即ち、ボイス活動（ボイスアクティビティ）がない場合）、前の状態に関係なく、現在のフレームは常に無音４５０ｂとして分類される。
【００７３】
前の状態が無音４５０ｂである場合、現在のフレームは、無声４５２ｂ又は立ち上がり過渡４６０ｂのいずれかとして分類され得る。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２−４］が上昇傾向を示す場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３−４］が中間的な値を有する場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが非常に低い値から中間的な値を有する場合、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが高い場合、及びｖＥＲ２４０ａ〜ｂが中間的な値を有する場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは立ち上がり過渡４６０ｂとして分類される。それ以外の場合、分類は、デフォルトで無声４５２ｂになる。
【００７４】
前の状態が無声４５２ｂである場合、現在のフレームは、無声４５２ｂ又は立ち上がり過渡４６０ｂとして分類され得る。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２−４］が上昇傾向を示す場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３−４］が中間的な値から非常に高い値を有する場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが非常に低い値又は中間的な値を有する場合、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低すぎない場合、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが高い場合、ｒｅｆｌ２２２ａ〜ｂが低い場合、ｎａｃｆ２２４ａ〜ｂが中間的な値を有する場合、及びＥ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより大きい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは立ち上がり過渡４６０ｂとして分類される。これらの条件の組合せ及び閾値は、パラメータｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂ（又は場合によっては複数フレームで平均化されたＳＮＲ情報２１８）において反映されるような、スピーチフレームの雑音レベルに応じて変化し得る。それ以外の場合、分類は、デフォルトで無声４５２ｂになる。
【００７５】
前の状態が有声４５６ｂ、立ち上がり過渡４６０ｂ、又は過渡４５４ｂである場合、現在のフレームは、無声４５２ｂ、過渡４５４ｂ、又は立ち下がり過渡４５８ｂとして分類され得る。ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０以下である場合、ｖＥＲ２４０ａが非常に低い場合、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０より大きい場合、及びＥ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより小さい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは無声４５２ｂとして分類される。ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０より大きい場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２−４］が上昇傾向を示す場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが高すぎない場合、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低すぎない場合、ｒｅｆｌ２２２ａ〜ｂが低い場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］及びｎａｃｆ２２４ａ〜ｂが中間的である場合、及びｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０以下である場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは過渡４５４ｂとして分類される。これらの条件の組合せ及び閾値は、パラメータｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂにおいて反映されるような、スピーチフレームの雑音レベルに応じて変化し得る。ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０より大きい場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］が中間的である場合、Ｅ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより小さい場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが高すぎない場合、及びｖＥＲ２  ２４２ａ〜ｂが−１５より小さい場合、現在のフレームは立ち下がり過渡４５８ａ〜ｂとして分類される。
【００７６】
前のフレームが立ち下がり過渡４５８ｂである場合、現在のフレームは、無声４５２ｂ、過渡４５４ｂ、又は立ち下がり過渡４５８ｂとして分類され得る。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２−４］が上昇傾向を示す場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３−４］が適度に高い場合、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低くない場合、及びＥ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂの２倍より大きい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは過渡４５４ｂとして分類される。ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低くない場合、及びｚｃｒ２２８ａ〜ｂが小さい場合、現在のフレームは立ち下がり過渡４５８ｂとして分類される。それ以外の場合、現在の分類は、デフォルトで無声４５２ｂになる。
【００７７】
図４Ｃは、ｖａｄ２２０ａ〜ｂが１であり（活動音声が存在する）、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａ〜ｂの３番目の値（即ち、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］）が中間的である、即ち、ＵＮＶＯＩＣＥＤＴＨより大きくＶＯＩＣＥＤＴＨより小さい一構成において選択される、状態機械の一構成を示す。ＵＮＶＯＩＣＥＤＴＨ及びＶＯＩＣＥＤＴＨは、図３のステップ３０６において定義される。表６Ａ及び６Ｂは、各状態によって評価されるパラメータを示す。
【表６Ａ】
0005813864.tif 000008
【表６Ｂ】
0005813864.tif 000009
【００７８】
表６は、一実施形態による、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ２２６ａ〜ｂの３番目の値（即ち、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］）が中間的である、即ち、ＵＮＶＯＩＣＥＤＴＨより大きいがＶＯＩＣＥＤＴＨより小さい場合の、各状態によって評価されるパラメータと状態遷移とを示す。図６に示される決定表は、図４Ｃで説明された状態機械によって使用される。音声の前のフレームの音声モード分類は、最も左側の列に示される。パラメータが、前の各モードと関連付けられる行において示されるような値である場合、音声モード分類２４６ａ〜ｂは、関連付けられる列の一番上の行において特定される現在のモード２４６ａ〜ｂへと移行する。
【００７９】
初期状態は無音４５０ｃである。ｖａｄ＝０である場合（即ち、声の活動がない場合）、前の状態に関係なく、現在のフレームは常に無音４５０ｃとして分類される。
【００８０】
前の状態が無音４５０ｃである場合、現在のフレームは、無声４５２ｃ又は立ち上がり過渡４６０ｃのいずれかとして分類され得る。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２−４］が上昇傾向を示す場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３−４］が中間的な値から高い値である場合、ｚｃｒ２２８ａ−ｂが高くない場合、ｂＥＲ２３４ａ−ｂが高い場合、ｖＥＲ２４０ａ−ｂが中間的な値を有する場合、ｚｃｒ２２８ａ−ｂが非常に低い場合、及びＥ２３０ａ−ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ−ｂの２倍よりも大きい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは立ち上がり過渡４６０ｃとして分類される。それ以外の場合、分類は、デフォルトで無声４５２ｃになる。
【００８１】
前の状態が無声４５２ｃである場合、現在のフレームは、無声４５２ｃ又は立ち上がり過渡４６０ｃとして分類され得る。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２−４］が上昇傾向を示す場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３−４］が中間的な値から非常に高い値を有する場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが高くない場合、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低くない場合、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが高い場合、ｒｅｆｌ２２２ａ〜ｂが低い場合、Ｅ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより大きい場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが非常に低い場合、ｎａｃｆ２２４ａ〜ｂが低くない場合、ｍａｘｓｆｅ＿ｉｄｘ  ２４４ａ〜ｂが最後のサブフレームを指す場合、及びＥ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂの２倍より大きい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは立ち上がり過渡４６０ｃとして分類される。これらの条件の組合せ及び閾値は、パラメータｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂ（又は場合によっては複数フレームで平均化されたＳＮＲ情報２１８）において反映されるような、スピーチフレームの雑音レベルに応じて変化し得る。それ以外の場合、分類は、デフォルトで無声４５２ｃになる。
【００８２】
前の状態が有声４５６ｃ、立ち上がり過渡４６０ｃ、又は過渡４５４ｃである場合、現在のフレームは、無声４５２ｃ、有声４５６ｃ、過渡４５４ｃ、立ち下がり過渡４５８ｃとして分類され得る。ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０以下である場合、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが非常に低い場合、Ｅｎｅｘｔ  ２３２ａ〜ｂがＥ２３０ａ〜ｂより低い場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３−４］が非常に低い場合、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０より大きい場合、及びＥ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより小さい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは無声４５２ｃとして分類される。ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０より大きい場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２−４］が上昇傾向を示す場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが高くない場合、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低くない場合、ｒｅｆｌ２２２ａ〜ｂが低い場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］及びｎａｃｆ２２４ａ〜ｂが低くない場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは過渡４５４ｃとして分類される。これらの条件の組合せ及び閾値は、パラメータｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂ（又は場合によっては複数フレームで平均化されたＳＮＲ情報２１８）において反映されるような、スピーチフレームの雑音レベルに応じて変化し得る。ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０より大きい場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］が高くない場合、Ｅ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂより小さい場合、ｚｃｒ２２８ａ〜ｂが高くない場合、ｖＥＲ２４０〜ａｂが−１５より小さい場合、及びｖＥＲ２  ２４２ａ〜ｂが−１５より小さい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは立ち下がり過渡４５８ｃとして分類される。ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２］がＬＯＷＶＯＩＣＥＤＴＨより大きい場合、ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０より大きい場合、及びｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低くない場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは有声４５６ｃとして分類される。
【００８３】
前のフレームが立ち下がり過渡４５８ｃである場合、現在のフレームは、無声４５２ｃ、過渡４５４ｃ、又は立ち下がり過渡４５８ｃとして分類され得る。ｂＥＲ２３４ａ〜ｂが０より大きい場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２−４］が上昇傾向を示す場合、ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３−４］が適度に高い場合、ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低くない場合、及びＥ２３０ａ〜ｂがｖＥｐｒｅｖ２３８ａ〜ｂの２倍より大きい場合、又はこれらの条件のある組合せが満たされる場合、現在のフレームは過渡４５４ｃとして分類される。ｖＥＲ２４０ａ〜ｂが低くない場合、及びｚｃｒ２２８ａ〜ｂが低い場合、現在のフレームは立ち下がり過渡４５８ｃとして分類される。それ以外の場合、現在の分類は、デフォルトで無声４５２ｃになる。
【００８４】
図５は、音声を分類するための閾値を調整するための方法５００を示す流れ図である。例えば、図３に示される雑音ロバスト音声分類の方法３００において、調整された閾値（例えば、ＮＡＣＦ閾値又は周期性閾値）が使用され得る。方法５００は、図２Ａ〜図２Ｂに示される音声分類器２１０ａ〜ｂによって実行され得る。
【００８５】
入力音声の雑音推定（例えば、ｎｓ＿ｅｓｔ２１６ａ〜ｂ）が、音声分類器２１０ａ〜ｂにおいて受け取られ得る（５０２）。雑音推定は、入力音声の複数のフレームに基づくものであり得る。代替的に、複数フレームＳＮＲ情報２１８の平均が、雑音推定の代わりに使用されてよい。複数のフレームにわたって比較的安定している任意の適切な雑音基準が、方法５００において使用され得る。音声分類器２１０ａ〜ｂは、雑音推定が雑音推定閾値を超えるかどうかを決定することができる（５０４）。代替的に、音声分類器２１０ａ〜ｂは、複数フレームＳＮＲ情報２１８が複数フレームＳＮＲ閾値を超えないかどうかを決定することができる。超えない場合、音声分類器２１０ａ〜ｂは、「有声」又は「無声」のいずれかとして音声を分類するためのＮＡＣＦ閾値を何ら調整しなくてよい（５０６）。しかしながら、雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、音声分類器２１０ａ〜ｂはまた、無声のＮＡＣＦ閾値を調整するかどうかを決定することができる（５０８）。超えない場合、無声のＮＡＣＦ閾値は調整されなくてよく（５１０）、即ち、「無声」としてフレームを分類するための閾値は調整されなくてよい。超える場合、音声分類器２１０ａ〜ｂは、無声のＮＡＣＦ閾値を上げることができ（５１２）、即ち、無声として現在のフレームを分類するための有声音閾値を上げ、無声として現在のフレームを分類するためのエネルギー閾値を上げることができる。「無声」としてフレームを分類するための有声音閾値とエネルギー閾値とを上げることで、雑音推定が大きくなる（又はＳＮＲが小さくなる）につれて、フレームを無声として分類することがより簡単に（即ち、そのことに対してより寛容に）なり得る。音声分類器２１０ａ〜ｂはまた、有声のＮＡＣＦ閾値を調整するかどうかを決定する（５１４）ことができる（代替的に、スペクトル傾斜又は過渡期検出又はゼロクロスレート閾値が調整されてもよい）。調整しない場合、音声分類器２１０ａ〜ｂは、「有声」としてフレームを分類するための有声音閾値を調整しなくてよく（５１６）、即ち、「有声」としてフレームを分類するための閾値は調整されなくてよい。調整する場合、音声分類器２１０ａ〜ｂは、「有声」として現在のフレームを分類するための有声音閾値を下げることができる（５１８）。従って、「有声」又は「無声」のいずれかとしてスピーチフレームを分類するためのＮＡＣＦ閾値は、互いに独立に調整され得る。例えば、分類器６１０が雑音の少ない（無雑音の）場合にどのように調整されているかに応じて、「有声」の閾値と「無声」の閾値のうちの１つのみが独立に調整されることがあり、即ち、「無声」の分類が雑音に対してはるかに敏感であるということがあり得る。更に、「有声」フレームを誤って分類したことによる不利益は、（品質とビットレートの両方に関して）「無声」フレームを誤って分類したことにより不利益よりも大きいことがある。
【００８６】
図６は、雑音ロバスト音声分類のための音声分類器６１０を示すブロック図である。音声分類器６１０は、図２Ａ〜図２Ｂに示される音声分類器２１０ａ〜ｂに相当してもよく、図３に示される方法３００又は図５に示される方法５００を実行することができる。
【００８７】
音声分類器６１０は、受け取られたパラメータ６７０を含み得る。音声分類器６１０は、受け取られたスピーチフレーム（ｔ＿ｉｎ）６７２と、ＳＮＲ情報６１８と、雑音推定（ｎｓ＿ｅｓｔ）６１６と、ボイス活動情報（ｖａｄ）６２０と、反射係数（ｒｅｆｌ）６２２と、ＮＡＣＦ  ６２４と、ピッチ値周辺でのＮＡＣＦ（ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ）６２６とを含み得る。これらのパラメータ６７０は、図２Ａ〜図２Ｂに示されるような、様々なモジュールから受け取られ得る。例えば、受け取られるスピーチフレーム（ｔ＿ｉｎ）６７２は、図２Ａに示される雑音抑圧器２０２からの出力スピーチフレーム２１４ａであってよく、又は図２Ｂに示されるように入力音声２１２ｂ自体であってよい。
【００８８】
パラメータ導出モジュール６７４はまた、導出されるパラメータ６８２のセットを決定することができる。具体的には、パラメータ導出モジュール６７４は、ゼロクロスレート（ｚｃｒ）６２８と、現在のフレームエネルギー（Ｅ）６３０と、今後のフレームエネルギー（Ｅｎｅｘｔ）６３２と、帯域エネルギー比（ｂＥＲ）６３４と、３フレームの平均有声エネルギー（ｖＥａｖ）６３６と、前のフレームエネルギー（ｖＥｐｒｅｖ）６３８と、前の３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のエネルギーの比（ｖＥＲ）６４０と、３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギー（ｖＥＲ２）６４２と、最大サブフレームエネルギーインデックス（ｍａｘｓｆｅ＿ｉｄｘ）６４４とを決定することができる。
【００８９】
雑音推定比較器６７８は、受け取られた雑音推定（ｎｓ＿ｅｓｔ）６１６を雑音推定閾値６７６と比較することができる。雑音推定（ｎｓ＿ｅｓｔ）６１６が雑音推定閾値６７６を超えない場合、ＮＡＣＦ閾値６８４のセットは調整されなくてよい。しかしながら、雑音推定（ｎｓ＿ｅｓｔ）６１６が雑音推定閾値６７６を超える場合（大きな雑音の存在を示す）、ＮＡＣＦ閾値６８４の１つ又は複数が調整され得る。具体的には、「有声」フレームを分類するための有声音閾値６８６が下げられてよく、「無声」フレームを分類するための有声音閾値６８８が上げられてよく、「無声」フレームを分類するためのエネルギー閾値６９０が上げられてよく、又はこれらの調整の何らかの組合せが行われ得る。代替的に、雑音推定（ｎｓ＿ｅｓｔ）６１６を雑音推定閾値６７６と比較する代わりに、雑音推定比較器は、ＳＮＲ情報６１８を複数フレームＳＮＲ閾値６８０と比較して、ＮＡＣＦ閾値６８４を調整するかどうか決定することができる。その構成では、ＳＮＲ情報６１８が複数フレームＳＮＲ閾値６８０を超えない場合、ＮＡＣＦ閾値６８４が調整されてよく、即ち、ＳＮＲ情報６１８が最低限のレベルを下回り、従って大きな雑音の存在を示す場合、ＮＡＣＦ閾値６８４が調整されてよい。複数のフレームにわたって比較的安定している任意の適切な雑音測定基準が、雑音推定比較器６７８によって使用され得る。
【００９０】
次いで、上で説明され図４Ａ〜図４Ｃ及び表４〜表６で示されたように、導出されたパラメータ６８２に少なくとも一部基づいて音声モード分類６４６を決定するために、分類器状態機械６９２が選択され使用され得る。
【００９１】
図７は、関連するパラメータ値と音声モード分類７４６とを伴う、受け取られた音声信号７７２の一構成を示す時系列グラフである。具体的には、図７は、音声モード分類７４６が様々な受け取られたパラメータ６７０及び導出されたパラメータ６８２に基づいて選ばれる、本システム及び方法の一構成を示す。各信号又はパラメータは、時間の関数として図７に示される。
【００９２】
例えば、ピッチ周辺でのＮＡＣＦの３番目の値（ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［２］）７９４、ピッチ周辺でのＮＡＣＦの４番目の値（ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［３］）７９５、及びピッチ周辺でのＮＡＣＦの５番目の値（ｎａｃｆ＿ａｔ＿ｐｉｔｃｈ［４］）７９６が示される。更に、前の３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のエネルギーの比（ｖＥＲ）７４０、帯域エネルギー比（ｂＥＲ）７３４、ゼロクロスレート（ｚｃｒ）７２８、及び反射係数（ｒｅｆｌ）７２２も示される。示される信号に基づいて、受け取られる音声７７２は、時間０周辺では無音、時間４周辺では無声、時間９周辺では過渡、時間１０周辺では有声、かつ時間２５周辺では立ち下がり過渡として分類され得る。
【００９３】
図８は、電子機器／ワイヤレス機器８０４内に含まれ得る幾つかのコンポーネントを示す。電子機器／ワイヤレス機器８０４は、アクセス端末、移動局、ユーザ機器（ＵＥ）、基地局、アクセスポイント、ブロードキャスト送信機、ｎｏｄｅ  Ｂ、ｅｖｏｌｖｅｄ  ｎｏｄｅ  Ｂなどであってよい。電子機器／ワイヤレス機器８０４はプロセッサ８０３を含む。プロセッサ８０３は、汎用シングル又はマルチチップマイクロプロセッサ（例えば、ＡＲＭ）、専用マイクロプロセッサ（例えば、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ））、マイクロコントローラ、プログラマブルゲートアレイなどであり得る。プロセッサ８０３は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）と呼ばれることがある。図８の電子機器／ワイヤレス機器８０４中に単一のプロセッサ８０３のみが示されるが、代替的な構成では、プロセッサの組合せ（例えば、ＡＲＭとＤＳＰ）が使用され得る。
【００９４】
電子機器／ワイヤレス機器８０４はまた、メモリ８０５を含む。メモリ８０５は、電子情報を記憶することが可能な任意の電子コンポーネントであり得る。メモリ８０５は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、ＲＡＭ内のフラッシュメモリ機器、プロセッサに含まれるオンボードメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタなど、及びそれらの組合せとして具現化され得る。
【００９５】
データ８０７ａ及び命令８０９ａは、メモリ８０５内に格納され得る。命令８０９ａは、本明細書で開示された方法を実施するために、プロセッサ８０３によって実行可能であり得る。命令８０９ａを実行することは、メモリ８０５内に格納されるデータ８０７ａの使用を伴い得る。プロセッサ８０３が命令８０９ａを実行するとき、命令８０９ｂの様々な部分がプロセッサ８０３上にロードされてもよく、様々なデータ８０７ｂがプロセッサ８０３上にロードされてもよい。
【００９６】
電子機器／ワイヤレス機器８０４はまた、電子機器／ワイヤレス機器８０４との間での信号の送信及び受信を可能にするために、送信機８１１と受信機８１３とを含み得る。送信機８１１及び受信機８１３は、送受信機８１５と総称されることがある。複数のアンテナ８１７ａ〜ｂは、送受信機８１５に電気的に結合され得る。電子機器／ワイヤレス機器８０４はまた、複数の送信機、複数の受信機、複数の送受信機及び／又は追加のアンテナ（図示せず）を含み得る。
【００９７】
電子機器／ワイヤレス機器８０４はデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）８２１を含み得る。電子機器／ワイヤレス機器８０４はまた、通信インターフェース８２３を含み得る。通信インターフェース８２３は、ユーザが電子機器／ワイヤレス通信機器８０４と対話することを可能にし得る。
【００９８】
電子機器／ワイヤレス機器８０４の様々なコンポーネントは、電力バス、制御信号バス、ステータス信号バス、データバスなどを含み得る、１つ以上のバスによって互いに結合され得る。理解しやすいように、図８では様々なバスはバスシステム８１９として示される。
【００９９】
本明細書に記載された技法は、直交多重化方式に基づく通信システムを含む様々な通信システムに使用され得る。そのような通信システムの例には、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）システム、シングルキャリア周波数分割多元接続（ＳＣ−ＦＤＭＡ）システムなどが含まれる。ＯＦＤＭＡシステムは、システム帯域幅全体を複数の直交サブキャリアに分割する変調技法である、直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）を利用する。これらのサブキャリアは、トーン、ビンなどとも呼ばれ得る。ＯＦＤＭでは、各サブキャリアはデータによって独立して変調され得る。ＳＣ−ＦＤＭＡシステムは、システム帯域幅にわたって分散されたサブキャリア上で送信するためのｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ  ＦＤＭＡ（ＩＦＤＭＡ）、隣接するサブキャリアのブロック上で送信するためのｌｏｃａｌｉｚｅｄ  ＦＤＭＡ（ＬＦＤＭＡ）、又は隣接するサブキャリアの複数のブロック上で送信するためのｅｎｈａｎｃｅｄ  ＦＤＭＡ（ＥＦＤＭＡ）を利用することができる。一般に、変調シンボルは、ＯＦＤＭでは周波数領域で、ＳＣ−ＦＤＭＡでは時間領域で送信される。
【０１００】
「決定」という用語は、多種多様な動作を包含し、従って、「決定」は、計算、算出、処理、導出、調査、検索（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での検索）、確認などを含み得る。また、「決定」は、受信（例えば、情報を受信すること）、アクセス（例えば、メモリ内のデータにアクセスすること）などを含み得る。また、「決定」は、解決、選択、選定、確立などを含み得る。
【０１０１】
「に基づいて」という句は、別段に明示されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という句は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を表す。
【０１０２】
「プロセッサ」という用語は、汎用プロセッサ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態機械などを包含するものと広く解釈されるべきである。幾つかの状況下では、「プロセッサ」は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理機器（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などを指すことがある。「プロセッサ」という用語は、処理機器の組合せ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つ以上のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成を指すことがある。
【０１０３】
「メモリ」という用語は、電子情報を記憶することが可能な任意の電子部品を包含するものと広く解釈されるべきである。メモリという用語は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、プログラマブル読取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気式又は光学式のデータ記憶装置、レジスタなど、様々なタイプのプロセッサ可読媒体を指すことがある。プロセッサがメモリから情報を読み込み、かつ／又はメモリに情報を書き込むことができる場合、メモリはプロセッサと電子通信していると言われる。プロセッサに一体化されたメモリは、プロセッサと電子通信している。
【０１０４】
「命令」及び「コード」という用語は、任意のタイプの（１つ以上の）コンピュータ可読ステートメントを含むものと広く解釈されるべきである。例えば、「命令」及び「コード」という用語は、１つ以上のプログラム、ルーチン、サブルーチン、関数、プロシージャなどを指すことがある。「命令」及び「コード」は、単一のコンピュータ可読ステートメント又は多くのコンピュータ可読ステートメントを備え得る。
【０１０５】
本明細書で説明される機能は、ハードウェアによって実行されるソフトウェア又はファームウェアで実施され得る。機能は、１つ以上の命令としてコンピュータ可読媒体上に記憶され得る。「コンピュータ可読媒体」又は「コンピュータプログラム製品」という用語は、コンピュータ又はプロセッサによってアクセスすることができる、任意の有形の記憶媒体を指す。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスク記憶機器、磁気ディスク記憶機器もしくは他の磁気記憶機器、又は命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを搬送又は記憶するために使用されコンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を備え得る。本明細書で使用されるディスク（disk）及びディスク（disc）には、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）及びブルーレイ（登録商標）ディスク（disc）が含まれ、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザーで光学的に再生する。
【０１０６】
本明細書に開示された方法は、記載された方法を実現するための１つ以上のステップ又は動作を備える。本方法のステップ及び／又は動作は、特許請求の範囲から逸脱することなく互いに交換され得る。言い換えれば、説明されている方法の適切な動作のためにステップ又は動作の特定の順序が必要とされない限り、特定のステップ及び／又は動作の順序及び／又は使用は、特許請求の範囲から逸脱することなく修正され得る。
【０１０７】
更に、図３及び図５によって示されたものなど、本明細書で説明される方法及び技法を実行するためのモジュール及び／又は他の適切な手段は、機器によってダウンロードされ、及び／又は他の方法で取得され得ることを理解されたい。例えば、機器は、本明細書で説明される方法を実行するための手段の転送を可能にするために、サーバに結合され得る。代替的に、本明細書に記載された様々な方法は、記憶手段を機器に結合するか又は提供するときに機器が様々な方法を取得できるように、記憶手段（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）又はフロッピーディスク（disk）などの物理的記憶媒体など）を介して提供され得る。
【０１０８】
特許請求の範囲は、上記に示された厳密な構成及びコンポーネントに限定されないことを理解されたい。特許請求の範囲から逸脱することなく、本明細書に記載されたシステム、方法、及び装置の構成、動作及び詳細において、様々な修正、変更及び変形が行われ得る。
以下に本件出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］  雑音ロバスト音声分類の方法であって、外部コンポーネントから分類パラメータを音声分類器に入力することと、前記音声分類器において、入力された前記パラメータの少なくとも１つから内部分類パラメータを生成することと、正規化自己相関係数関数の閾値を設定すること及び信号環境に従ってパラメータ分析器を選択することと、入力音声の複数のフレームの雑音推定に基づいて、音声モード分類を決定することとを備える、方法。
［２］  前記設定することが、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、現在のフレームを有声として分類するための有声音閾値を下げることを備え、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記有声音閾値が調整されない、［１］に記載の方法。
［３］  前記設定することが、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、現在のフレームを無声として分類するための有声音閾値を増加することと、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、前記現在のフレームを無声として分類するためのエネルギー閾値を増加することとを備え、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記有声音閾値及び前記エネルギー閾値が調整されない、［１］に記載の方法。
［４］  前記入力パラメータが雑音抑制された音声信号を備える、［１］に記載の方法。
［５］  前記入力パラメータがボイス活動情報を備える、［１］に記載の方法。
［６］  前記入力パラメータが線形予測反射係数を備える、［１］に記載の方法。
［７］  前記入力パラメータが正規化自己相関係数関数情報を備える、［１］に記載の方法。
［８］  前記入力パラメータがピッチ値における正規化自己相関係数関数情報を備える、［１］に記載の方法。
［９］  前記ピッチ値における正規化自己相関係数関数情報が値の列である、［８］に記載の方法。
［１０］  前記内部パラメータがゼロクロスレートパラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１１］  前記内部パラメータが現在のフレームエネルギーパラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１２］  前記内部パラメータが今後のフレームエネルギーパラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１３］  前記内部パラメータが帯域エネルギー比パラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１４］  前記内部パラメータが３フレームの平均有声エネルギーパラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１５］  前記内部パラメータが前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１６］  前記内部パラメータが、前の３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギーの比パラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１７］  前記内部パラメータが、３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギーパラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１８］  前記内部パラメータが最大サブフレームエネルギーインデックスパラメータを備える、［１］に記載の方法。
［１９］  正規化自己相関係数関数の閾値を前記設定することが、所定の信号に対する前記雑音推定を雑音推定閾値と比較することを備える、［１］に記載の方法。
［２０］  前記パラメータ分析器が前記パラメータを状態機械に適用する、［１］に記載の方法。
［２１］  前記状態機械が、各音声分類モードのための状態を備える、［２０］に記載の方法。
［２２］  前記音声モード分類が過渡モードを備える、［１］に記載の方法。
［２３］  前記音声モード分類が立ち上がり過渡モードを備える、［１］に記載の方法。
［２４］  前記音声モード分類が立ち下がり過渡モードを備える、［１］に記載の方法。
［２５］  前記音声モード分類が有声モードを備える、［１］に記載の方法。
［２６］  前記音声モード分類が無声モードを備える、［１］に記載の方法。
［２７］  前記音声モード分類が無音モードを備える、［１］に記載の方法。
［２８］  少なくとも１つのパラメータを更新することを更に備える、［１］に記載の方法。
［２９］  更新される前記パラメータがピッチ値における正規化自己相関係数関数パラメータを備える、［２８］に記載の方法。
［３０］  更新される前記パラメータが３フレームの平均有声エネルギーパラメータを備える、［２８］に記載の方法。
［３１］  更新される前記パラメータが今後のフレームエネルギーパラメータを備える、［２８］に記載の方法。
［３２］  更新される前記パラメータが前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータを備える、［２８］に記載の方法。
［３３］  更新される前記パラメータがボイス活動検出パラメータを備える、［２８］に記載の方法。
［３４］  雑音ロバスト音声分類のための装置であって、プロセッサと、前記プロセッサと電子通信しているメモリと、を備え、前記メモリに記憶された命令が、前記プロセッサによって、  外部コンポーネントから分類パラメータを音声分類器に入力し、  前記音声分類器において、入力された前記パラメータの少なくとも１つから内部分類パラメータを生成し、  正規化自己相関係数関数の閾値を設定し、信号環境に従ってパラメータ分析器を選択し、  入力音声の複数のフレームの雑音推定に基づいて、音声モード分類を決定するように実行可能である、装置。
［３５］  設定するように実行可能な前記命令が、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、現在のフレームを有声として分類するための有声音閾値を減少するように実行可能な命令を備え、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記有声音閾値が調整されない、［３４］に記載の装置。
［３６］  設定するように実行可能な前記命令が、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、現在のフレームを無声として分類するための有声音閾値を増加し、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、前記現在のフレームを無声として分類するためのエネルギー閾値を増加するように実行可能な命令を備え、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記有声音閾値及び前記エネルギー閾値が調整されない、［３４］に記載の装置。
［３７］  前記入力パラメータが、雑音抑制された音声信号、ボイス活動情報、線形予測反射係数、正規化自己相関係数関数情報、及びピッチ値における自己相関関数係数関数情報の１つ以上を備える、［３４］に記載の装置。
［３８］  前記ピッチ値における正規化自己相関係数関数情報が値の列である、［３７］に記載の装置。
［３９］  前記内部パラメータが、ゼロクロスレートパラメータ、現在のフレームエネルギーパラメータ、今後のフレームエネルギーパラメータ、帯域エネルギー比パラメータ、３フレームの平均有声エネルギーパラメータ、前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータ、前の３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギーの比パラメータ、３フレームの平均有声エネルギーに対する現在のフレームエネルギーパラメータ、及び最大サブフレームエネルギーインデックスパラメータの１つ以上を備える、［３７］に記載の装置。
［４０］  少なくとも１つのパラメータを更新するように実行可能な命令を更に備える、［３４］に記載の装置。
［４１］  前記更新されるパラメータが、ピッチ値における正規化自己相関係数関数パラメータ、３フレームの平均有声エネルギーパラメータ、今後のフレームエネルギーパラメータ、前の３フレームの平均有声エネルギーパラメータ、及びボイス活動検出パラメータの１つ以上を備える、［４０］に記載の装置。
［４２］  雑音ロバスト音声分類のための装置であって、外部コンポーネントから分類パラメータを音声分類器に入力するための手段と、前記音声分類器において、前記入力されたパラメータの少なくとも１つから内部分類パラメータを生成するための手段と、正規化自己相関係数関数の閾値を設定し、信号環境に従ってパラメータ分析器を選択するための手段と、入力音声の複数のフレームの雑音推定に基づいて、音声モード分類を決定するための手段とを備える、装置。
［４３］  前記設定するための手段が、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、現在のフレームを有声として分類するための有声音閾値を下げるための手段を備え、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記有声音閾値が調整されない、［４２］に記載の装置。
［４４］  設定するための前記手段が、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、現在のフレームを無声として分類するための有声音閾値を増加するための手段と、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、前記現在のフレームを無声として分類するためのエネルギー閾値を増加するための手段とを備え、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記有声音閾値及び前記エネルギー閾値が調整されない、［４２］に記載の装置。
［４５］  命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備える、雑音ロバスト音声分類のためのコンピュータプログラム製品であって、前記命令が、外部コンポーネントから分類パラメータを音声分類器に入力するためのコードと、前記音声分類器において、前記入力されたパラメータの少なくとも１つから内部分類パラメータを生成するためのコードと、正規化自己相関係数関数の閾値を設定し、信号環境に従ってパラメータ分析器を選択するためのコードと、入力音声の複数のフレームの雑音推定に基づいて、音声モード分類を決定するためのコードとを備える、コンピュータプログラム製品。
［４６］  前記設定するためのコードが、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、現在のフレームを有声として分類するための有声音閾値を下げるためのコードを備え、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記有声音閾値が調整されない、［４５］に記載のコンピュータプログラム製品。
［４７］  前記設定するためのコードが、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、現在のフレームを無声として分類するための有声音閾値を増加するための手段と、前記雑音推定が雑音推定閾値を超える場合、前記現在のフレームを無声として分類するためのエネルギー閾値を増加するための手段とを備え、前記雑音推定が前記雑音推定閾値を下回る場合、前記有声音閾値及び前記エネルギー閾値が調整されない、［４５］に記載のコンピュータプログラム製品。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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